AI Hedge Fund
运用多种投资分析模型和 LLM 技术进行股票交易决策与回测的智能对冲基金项目。
AI Hedge Fund 是一个先进的智能对冲基金项目，集成了基本面分析、情绪分析、风险控制等多方面的投资策略，借助 LLM 技术实现智能决策。该项目提供股票交易信号生成、回测模拟等功能，支持用户根据不同的投资原则进行分析，适用于量化投资、金融研究等场景，有助于提升投资决策的准确性和效率。
项目介绍
AI Hedge Fund 是一个基于 Python 开发的智能对冲基金项目，它结合了多种投资分析模型和大型语言模型（LLM）技术。项目包含多个分析代理，如基本面分析代理、情绪分析代理、风险控制代理等，每个代理根据不同的投资原则和方法对股票进行分析，生成交易信号。同时，项目还提供了回测功能，用户可以模拟不同的投资策略，评估其在历史数据上的表现。此外，项目还具备可视化功能，能够清晰地展示交易结果和投资组合的情况，帮助用户更好地理解和管理投资。
主要功能
多代理分析：包括基本面分析、Cathie Wood 风格分析、Benjamin Graham 风格分析、情绪分析、Bill Ackman 风格分析等多个代理，从不同角度对股票进行评估。 交易信号生成：根据各代理的分析结果，生成股票的交易信号，如买入、卖出、持有等。 风险控制：通过风险控制代理，对投资组合的风险进行评估和控制，设置单只股票的持仓上限。 回测功能：用户可以设置不同的参数，对投资策略进行回测，评估策略在历史数据上的表现。 可视化展示：使用表格和图形等方式，直观地展示交易结果和投资组合的情况。
应用场景
量化投资：投资者可以使用该项目的分析结果和交易信号，制定量化投资策略，实现自动化交易。 金融研究：金融研究人员可以利用项目提供的回测功能，研究不同投资策略的有效性和风险特征。 投资教育：对于初学者来说，该项目可以作为一个学习工具，帮助他们了解不同的投资原则和方法。
常见问题
问题 1：这个项目支持哪些股票市场？ 回答：目前文档中未明确提及支持的股票市场，不过从代码逻辑来看，只要能通过 API 获取到相关数据（如财务指标、价格数据等）的股票市场理论上都可以支持。
问题 2：如何修改分析代理的参数？ 回答：要修改分析代理的参数，需要在对应的代理代码文件中进行修改。例如，若要修改基本面分析代理的指标阈值，可以在ai-hedge-fund/src/agents/fundamentals.py文件中找到相关的阈值设置部分进行调整。
问题 3：项目可以使用哪些 LLM 模型？ 回答：项目中可以通过命令行参数选择 LLM 模型，具体的可选模型可以在ai-hedge-fund/src/backtester.py文件中查看LLM_ORDER列表，其中包含了可供选择的模型名称。
问题 4：回测的时间范围可以自定义吗？ 回答：可以。在运行回测时，可以通过命令行参数--start-date和--end-date来指定回测的开始日期和结束日期，格式为 YYYY-MM-DD。
问题 5：如何查看各代理的分析推理过程？ 回答：可以在运行项目时，设置相应的标志位来开启推理过程的显示。在代码中，通过检查state["metadata"]["show_reasoning"]的值来决定是否打印推理过程，因此可以在调用相关函数时，将该标志位设置为True。
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